差分进化变异策略rand/3/bin求解0-1背包问题

0-1背包问题是背包问题中的基础也是最为经典的一大分支,其组合优化模型被广泛的应用于社会生产生活的各个领域,对NP完全问题的求解有重要价值.传统的启发式算法如遗传算法、基本差分进化算法、粒子群算法,在解决相同0-1背包问题时,差分进化算法在解决离散型0-1背包问题时收敛更快,但存在早熟问题.论文从启发式算法角度出发,结合差分进化算法中变异策略的特点,提出一种新的变异策略rand/3/bin求解方法,与遗传算法、粒子群算法、采取两种变异策略的差分进化进行性能对比实验(实验测试数据已公开在Github),结果表明:该算法实现了相对于原有实验收敛更快和结果更优的结果,具有良好的应用价值.     

基于遗传粒子群优化的嵌入式系统软硬件划分算法

针对单处理器嵌入式系统软硬件划分问题,采用带权有向无环图进行建模,并将之约简,进而转换为多约束条件的0/1背包问题求解.由于基本粒子群优化算法无法求解0/1背包问题,故将遗传算法中的交叉、变异思想引入粒子群优化算法,提出了求解离散组合优化问题的遗传粒子群优化(GPSO)算法,采用两点交叉算子和非均匀变异算子对粒子的位置和速度更新方法进行了重新定义.实验结果表明,采用文中算法能有效地解决软硬件划分问题,具有良好的全局搜索能力,其寻优能力和执行时间优于遗传算法和模拟退火算法.     

一种求解TSP问题的离散蝙蝠算法

蝙蝠算法是一种新型的群智能优化算法,在求解连续域优化问题上取得了较好的优化效果,但在离散优化领域的应用较少。研究了求解TSP问题的离散蝙蝠算法,设计了相关操作算子实现算法的离散化,并引入逆序操作使算法跳出局部最优。对TSPLIB标准库中若干经典实例进行测试并与粒子群和遗传算法进行对比分析,结果表明设计的离散蝙蝠算法无论在求解质量还是求解效率上都有明显优势,是一种高效的优化算法。     

基于旅行商问题的粒子群优化算法

旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)是一类离散的、NP(Non-deterministic Polynomial)完全的组合优化问题,有着广泛的应用背景和许多的求解方法。该文介绍了用粒子群优化算法求解旅行商问题,并与模拟退火算法和遗传算法相比较,通过实验结果说明了粒子群优化算法在解决大规模组合优化问题上的有效性和可行性。     

关于0/1背包问题的粒子群优化算法

背包问题作为运筹学中一个典型的组合优化难题,有着广泛的应用背景,有许多不同的求解方法。给出了基于粒子群优化算法的一种求解方法,利用遗传算法的部分思想将粒子群优化算法应用到0/1背包问题中,得到了比较满意的计算结果。     

基于编码转换的离散演化算法设计与应用

为了利用演化算法求解离散域上的组合优化问题,借鉴遗传算法（GA）、二进制粒子群优化（BPSO）和二进制差分演化（HBDE）中的映射方法,提出了一种基于映射变换思想设计离散演化算法的实用方法——编码转换法（ETM）,并利用一个简单有效的编码转化函数给出了求解组合优化问题的离散演化算法一般算法框架A-DisEA.为了说明ETM的实用性与有效性,首先基于A-DisEA给出了一个离散粒子群优化算法（DisPSO）,然后分别利用BPSO、HBDE和DisPSO等求解集合联盟背包问题和折扣{0-1}背包问题,通过对计算结果的比较表明：BPSO、HBDE和DisPSO的求解性能均优于GA,这不仅说明基于ETM的离散演化算法在求解KP问题方面具有良好的性能,同时也说明利用ETM方法设计离散演化算法是一种简单且有效的实用方法.     

动态规划-粒子群算法在水库优化调度中的应用

水库优化调度是一个典型的具有多约束条件的、动态的、非线性的优化问题。针对这些问题,利用动态规划-粒子群(DP-PSO)算法加以求解。利用动态规划中的多阶段最优策略原理,将水库优化调度问题转化为多阶段决策子问题,各个子问题采用粒子群算法优化求解。数值实验表明,在计算时段较多时,DP-PSO算法计算的可靠性明显优于一般的动态规划(DP)算法,在计算时间上,DP-PSO算法用时较动态规划-遗传算法(DP-GA)少。     

求解随机时变背包问题的精确算法与进化算法

随机时变背包问题(RTVKP)是一种新的动态背包问题,也是一种新的动态组合优化问题,目前它的求解算法主要是动态规划的精确算法、近似算法和遗传算法.本文首先利用动态规划提出了一个求解RTVKP问题的新精确算法,对算法时间复杂度的比较结果表明:它比已有的精确算法更适于求解背包载重较大的一类RTVKP实例.然后,分别基于差分演化和粒子群优化与贪心修正策略相结合,提出了求解RTVKP问题的两个进化算法.对5个RTVKP实例的数值计算结果比较表明: 精确算法一般不宜求解大规模的RTVKP实例,而基于差分演化、粒子群优化和遗传算法与贪心修正策略相结合的进化算法却不受实例规模与数据大小的影响,对于振荡频率大且具有较大数据的大规模RTVKP实例均能求得的一个极好的近似解.     

求解0/1背包问题的离散差分进化算法

0/1背包问题是实际中经常遇到的一类经典NP难组合优化问题.针对0/1背包问题,提出一种融合贪婪变换的离散差分进化算法.该算法中通过模2运算来实现变异操作;为了满足约束上限,融合了贪婪变换;为了防止早熟,采用了在进化若干代后重新初始化种群的策略.经数值实验表明,该算法在求解0/1背包问题时是可行的,有效的,比单纯的贪婪算法,融合贪婪变换的粒子群优化算法及融合贪婪变换的遗传算法更加稳健,良好.     

基于和声搜索算法求解组合优化问题

为了能够应用和声搜索算法（HSA）求解组合优化问题,基于HAS的三种操作的离散化实现提出了一种二进制和声搜索算法(BHSA),并将BHSA用于求解著名的k-可满足性(k-SAT)问题和0-1背包问题,通过与粒子群优化（BPSO）和遗传算法（GA）的实例计算对比验证了新算法的可行性与有效性。     

一种优化的关联规则增量更新算法

针对PFUP算法存在扫描多次数据库这个瓶颈问题,提出一种优化的关联规则增量更新算法MIFUP(Mixed Improve Fast Updating).该算法提出了两种优化策略:借鉴事务压缩原理和用数组存放一阶非频繁项集个数.实验仿真说明,MIFUP算法效率明显优于PFUP算法.     

一种防火墙规则冲突快速检测算法

目前,在防火墙规则冲突检测算法中,效率问题一直没有很好的解决,当防火墙规则数目较大时,检测规则冲突的速度很难满足客户的需要。为了能够快速地检测出防火墙中的规则冲突,在目前使用较多的ASBV算法上提出一种规则冲突检测算法(DBBV算法)。该算法采用的方法是使用位向量和分治技术,该设计在检测规则冲突的时候,设计的算法只是进行了一次位运算。同时该算法采用的是范围形式的规则集。经过对算法详细的分析,以及通过实验方法的验证,改进的DBBV算法的规则冲突检测效率明显高于ASBV算法。     

基于遗传神经网络的MADA

宏观质量决策方案的评价与选择,需要能准确给出各影响因素的权重系数,文中在分析了多属性决策问题及现有方法之后,提出子用遗传神经网络建立权重分配模型,从而改进多属性决策的方法,使权重的确定较为客观准确,并具有自学习功能,实践表明,效果良好。     

一种关于蛋白质模体的自动识别算法

随着生物信息学的发展，模体识别已经成为一种能够从生物序列中提取有用生物信息的方法。文中介绍了有关模体的一些概念，讨论了模体识别算法(MEME)的基础，即EM(expectation maximization)算法，由于MEME算法是建立在EM算法的基础上的，所以又由此引出了MEME算法，并对MEME算法的一些基本问题比如时间复杂度、算法性能等进行了详细讨论，对算法的局限性和有待改进的地方作了说明。实践证明，MEME是一个较好的模体识别算法，它能够识别出蛋白质或者DNA序列中单个或多个模体，具有很大的灵活性。     

改进的蝴蝶优化聚类算法

针对当前算法在求解聚类问题时存在精度低、速度慢及鲁棒性差等问题,提出一种改进的蝴蝶优化聚类算法,借鉴精英策略思想重新定义蝴蝶优化算法的局部搜索迭代公式,然后融合遗传算法的选择、交叉和变异操作.在1个人工数据集和5个UCI数据集上的测试结果表明所提出算法的性能,且与其他算法相比具有一定优势.     

加密算法在共享软件加密中的简单应用

在共享软件设计开发过程中,利用不同的加密算法实现对软件注册、软件系统文件、用户权限等进行加密保护,实现了简单的软件加密,有效保护了共享软件的传播和软件系统自身安全。     

一种基于小波理论的LMS算法研究

基于LMS算法原理和MALLAT算法,提出了小波自适应算法,并对算法进行了理论分析和仿真研究,仿真结果表明,小波自适应算法在非线性系统辩识中表现出了良好的性能。     

基于仿生理论的几种优化算法综述

简要介绍了目前比较流行的三种新型仿生优化算法,即人工鱼群算法、免疫算法和禁忌搜索算法,就这些算法的特点和异同进行了分析,并对它们的发展进行了进一步的阐述,提出了今后的研究方向。     

一种适合于大数据集处理的混合EM算法

EM算法的计算强度较大，且当数据集较大时，计算效率较低。为此，提出了基于部分E步的混合EM算法，降低了算法的计算强度，提高了算法对数据集大小的适应能力，并且保持了EM算法的收敛特性。最后通过将算法应用于大的数据集，验证了该算法能减少计算强度。     

智能优化算法的应用研究

优化问题广泛存在于各个领域,对该问题的求解问题从没停止过.自从优化问题提出以来,人们提出了各种各样的智能优化算法.文中简要介绍了遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法3种智能优化算法,并简述其优缺点及应用研究的使用情况.